婴儿探测器软件监测心脏和呼吸频率

南澳大利亚大学的研究人员 开发了计算机视觉系统 可以自动检测医院病床上婴儿的脸部。 这使得健康专家能够通过数码相机远程监测生命体征，并且其准确率与心电图机相同。 

虽然人工智能（AI）软件和面部识别技术通常用于检测成年人的面部，但这一新系统是第一个开发用于检测早产儿面部和皮肤的系统。 尽管婴儿周围有各种管子和衣服，它仍然可以做到这一点。

远程监测心率和呼吸频率

工程研究人员与南澳大学的新生儿护理专家合作，使用数码相机远程监测阿德莱德弗林德斯医疗中心新生儿重症监护室 (NICU) 七名婴儿的心率和呼吸频率。 

南澳大学 Javaan Chahl 教授是主要研究人员之一。 

“计算机识别新生儿重症监护室中的婴儿可能会特别困难，因为他们的脸部和身体被管道和其他医疗设备遮挡，”查尔说。

“许多早产儿正在接受黄疸光疗治疗，因此他们处于明亮的蓝光下，这也给计算机视觉系统带来了挑战，”他继续说道。

开发系统

该技术是利用新生儿重症监护病房 (NICU) 婴儿的视频数据集开发的，使系统能够准确检测他们的肤色和面部。 

研究表明，该系统的生命体征读数与心电图 (ECG) 的读数相当。 在某些情况下，它甚至优于传统电极。 

这项研究是南澳大学大型项目的一部分，该项目致力于用非接触式摄像机取代接触式电子传感器，这有助于避免粘性垫引起的皮肤撕裂和感染。 由于婴儿皮肤的脆弱性，后者可能会发生。

使用高分辨率摄像机近距离拍摄婴儿，同时使用先进的信号处理技术提取重要的心理数据，该技术可以检测心跳和身体运动引起的微妙颜色变化。 这些是人眼无法检测到的，这是新系统的另一个关键因素。

南澳大学新生儿重症监护专家 Kim Gibson 表示，用于检测婴儿面部的神经网络是非接触式监测领域的重大突破。 

“在新生儿重症监护室（NICU）环境中，录制早产儿的清晰视频非常具有挑战性。 障碍物很多，而且照明也可能变化，因此获得准确的结果可能很困难。 然而，检测模型的表现超出了我们的预期。”

“在世界范围内，超过 10% 的婴儿早产，由于他们的脆弱性，他们的生命体征需要持续监测。 传统上，这是通过放置在皮肤上的粘性电极来完成的，这可能会出现问题，我们相信非接触式监测是前进的方向，”吉布森说。

Chahl 教授说，COVID-19 大流行意味着这些结果更加重要。 随着物理距离的增加，诸如此类的技术可以在医院中发挥越来越重要的作用。